Chatgpt 0.3 vs. Gemini 2.5 Pro : 코딩 대결
2025년 5월 4일
JuanAllen
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AI 코딩 대결 : Chatgpt 0.3 vs. gemini 2.5 Pro
AI 코딩 모델의 세계는 OpenAi의 ChatGpt 0.3이 Google의 Gemini 2.5 Pro와 헤드 투 헤드로 이동함에 따라 흥분으로 윙윙 거리고 있습니다. 이 대결은 어떤 모델이 코드 생성에서 탁월한지를 발견하여 자신의 기능에 대한 통찰력을 제공하고 코딩 프로젝트에 적합한 도구를 선택할 수 있도록 도와줍니다. 우리는 간단한 도전으로 시작하여 더 복잡한 도전으로 올라가서이 AI 타이탄을 속도로 옮깁니다.
핵심 요점
- Chatgpt 0.3과 Gemini 2.5 Pro는 코딩 결투에서 서로 맞이합니다.
- 경쟁은 기본적으로 고급 코딩 작업에 이르기까지 다양합니다.
- 두 모델 모두 HTML, CSS 및 JavaScript 코드를 생성하는 능력에 대해 평가됩니다.
- 속도, 정확도 및 실제 적용 가능성이 핵심 분석 영역입니다.
- 실제 시나리오는 다양한 개발 요구에 가장 적합한 것을 결정하는 데 도움이됩니다.
초기 도전 : 용을 코딩합니다
우리의 코딩 전투는 HTML, CSS 및 JavaScript를 사용하여 드래곤을 제작하는 것처럼 겉보기에 간단한 작업으로 시작됩니다. 도전? 단일 코드 블록에서 용의 측면도를 만들려면 모델의 기본 프론트 엔드 개발에 대한 모델의 파악과 여러 기술을 원활하게 통합하는 능력을 테스트합니다.
두 모델 모두에 주어진 프롬프트는 다음과 같습니다. "HTML, CSS 및 JS를 사용하여 용을 코딩 할 수 있습니까? 용의 측면도를 보여주고 하나의 단일 코드로 최상의 구현을 제공합니다."
Chatgpt 0.3은 HTML, CSS 및 JavaScript를 특징으로하는 단일 파일 데모로 뛰어 들기 전에 약 20 초 동안 잠시 시간이 걸렸습니다. Gemini 2.5 Pro는 자체 간단한 반사 후 CSS와 스타일의 HTML 문서로 응답하여 중첩 된 DIV 및 CSS 애니메이션을 통해 드래곤의 여러 부분에 중점을 둡니다.
다음은 각 모델이 어떻게 도전을 해결했는지를 엿볼 수 있습니다.
특징 chatgpt 0.3 Gemini 2.5 Pro 코드 생성 인라인 CSS 및 내장 된 JavaScript가 포함 된 전체 HTML 문서를 제공하여 캔버스 기반 드래곤 이미지 및 애니메이션을 만듭니다. 인라인 CSS가 포함 된 HTML 문서를 생성하여 중첩 된 DIV를 사용하여 애니메이션의 CSS에 중점을두고 드래곤을 형성하고 스타일링합니다. 구현 자바 스크립트를 사용하여 캔버스에 용을 그리며 머리, 몸, 꼬리 및 다리와 같은 구성 요소를 자세히 설명합니다. CSS 전환을 통해 처리되는 애니메이션과 함께 포지셔닝 및 스타일링 용 부품을위한 CSS에 의존합니다. 코드 구조 직접 그리기에 캔버스를 사용하여 드래곤 애니메이션에 필요한 모든 코드를 포함하는 단일 HTML 파일. 반응이 좋고 쉽게 관리 가능한 레이아웃을 위해 중첩 된 DIV 및 CSS로 구성됩니다. 애니메이션 방법 단일 파일 데모 내의 JavaScript 중심 애니메이션. CSS 기반 애니메이션, JavaScript가 필요하지 않습니다. 전반적인 캔버스 기반 구현 및 JavaScript 애니메이션을 통해 역동적이고 대화식 경험을 제공합니다. CSS를 사용하여 정적이지만 반응 형 디자인을 제공하며, 스크립팅보다 스타일링하는 사람들에게 적합합니다.
고급 코딩 과제 및 모델 성능
복잡한 알고리즘 및 데이터 구조 처리
간단한 프론트 엔드 작업을 지나면 정렬 알고리즘이나 데이터 구조 구현과 같은보다 복잡한 문제를 해결합니다. 예를 들어, 두 모델 모두 dijkstra 알고리즘을 사용하여 가중 그래프에서 가장 짧은 경로를 찾기위한 함수를 코딩하도록 요청 받았다. 이 작업은 컴퓨터 과학 기초에 대한 이해와 효율적이고 읽기 쉬운 코드로 변환하는 능력을 테스트합니다.
그들이 수행 한 방법은 다음과 같습니다.
- ChatGpt 0.3 : 적절한 데이터 구조를 사용하여 우수한 오류 처리로 잘 작성되고 구조화 된 코드를 제공하는 Dijkstra 알고리즘을 성공적으로 구현했습니다.
- Gemini 2.5 Pro : 알고리즘을 구현했지만 우선 순위 대기열 관리에 대한 다른 접근 방식을 구현했습니다. 코드는 더 간결했지만 주석에는 덜 상세했으며 에지 케이스를 강력하게 처리하지 못할 수 있습니다.
ChatGpt 0.3은 자세한 문서 및 오류 처리를 평가하는 사람들의 방문이 될 수 있으며, Gemini 2.5 Pro의 간결한 코드는 간결성을 우선시하는 사람들에게 어필 할 수 있습니다.
외부 API 및 라이브러리와 통합
실제 개발에는 종종 외부 API 및 라이브러리와 통합이 포함됩니다. 우리는 각 모델이 OpenWeatherMap API에서 날씨 데이터를 가져 오는 응용 프로그램을 작성하고 표시함으로써 이러한 통합을 얼마나 잘 처리 할 수 있는지 테스트했습니다.
비교는 다음과 같습니다.
- ChatGpt 0.3 : API를 성공적으로 인증하고, 요청을 처리하고 JSON을 효율적으로 구문 분석하고, 데이터를 강력한 오류 처리로 사용자 친화적 인 형식으로 제시했습니다.
- Gemini 2.5 Pro : 데이터를 가져 왔지만 포괄적 인 오류 처리 및 사용자 친화적 인 프레젠테이션이 부족하여 생산 사용을 위해 더 많은 조정이 필요했습니다.
ChatGpt 0.3의 접근 방식은 견고성과 사용자 중심 설계에 선호 될 수 있으며 Gemini 2.5 Pro는 실제 응용 프로그램에 대한 추가 개선이 필요할 수 있습니다.
Coding을위한 Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro 사용 방법
코딩 환경 설정
두 모델로 코딩하기 전에 환경을 설정하십시오.
- 텍스트 편집기 또는 IDE와 같은 vs 코드, 숭고한 텍스트 또는 Intellij 아이디어를 선택하십시오.
- HTML, CSS 및 JavaScript를 테스트하기 위해 최신 웹 브라우저를 사용하십시오.
- 선택적으로 Node.js 패키지를 사용하는 경우 Node.js 및 NPM을 설치하십시오.
각 모델을 활용하는 방법은 다음과 같습니다.
- ChatGpt 0.3 : OpenAI 웹 사이트 또는 API를 통해 액세스하고 명확한 프롬프트를 입력하고 생성 된 코드를 검토하고 테스트 한 다음 필요에 따라 개선하십시오.
- Gemini 2.5 Pro : Google AI Studio를 사용하고 프롬프트를 입력하고 생성 된 코드를 평가 한 후 필요한 경우 조정하십시오.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro의 가격 모델
비용 영향을 이해합니다
Chatgpt 0.3과 Gemini 2.5 Pro 중에서 선택하는 데 가격 책정 모델을 이해하는 것이 중요합니다.
- ChatGpt 0.3 : 1,000 개의 토큰 당 무료 계층, 플러스 구독 및 API 사용량을 제공합니다.
- Gemini 2.5 Pro : 무료 계층, Google AI Studio 구독 및 요청 및 복잡성을 기반으로 한 Pay-as-Go API 가격이 특징입니다.
요청 횟수, 토큰 사용, 모델 복잡성 및 구독 계획과 같은 요소를 고려하여 비용을 효과적으로 추정합니다.
코딩을 위해 Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro 사용의 장단점
프로
- 빠른 코드 생성.
- 이해하기 쉬운 설명.
- 빠른 프로토 타이핑 및 교육에 이상적입니다.
- 콘텐츠 생성에 유용합니다.
단점
- 오류가있는 코드를 생성 할 수 있습니다.
- 성능을 최적화하지 못할 수 있습니다.
- 코드 품질 및 보안에 중점을 둡니다.
- 코드 리팩토링 및 고급 테스트에서는 덜 능력이 있습니다.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 코딩의 핵심 기능
주요 기능 비교
두 모델 모두 코딩을위한 다양한 기능을 제공합니다.
- ChatGpt 0.3 : 코드 생성, 완료, 설명, 번역 및 디버깅 지원.
- Gemini 2.5 Pro : 코드 생성, 리팩토링, 문서화, 보안 및 성능 분석 및 테스트.
예를 들어 이메일 주소를 확인하기위한 함수를 작성할 때 (예 :
- Chatgpt 0.3 : 함수를 생성하고 설명하며 다른 언어로 변환 할 수 있습니다.
- Gemini 2.5 Pro : 기능을 생성하고 성능 향상을 제안하며 단위 테스트를 생성 할 수 있습니다.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro의 실제 사용 사례
실제 응용 프로그램 탐색
두 모델 모두 다양한 시나리오에 적용 할 수 있습니다.
- ChatGpt 0.3 : 빠른 프로토 타이핑, 교육 목적, 문서화, 컨텐츠 제작 및 코드 검토에 유용합니다.
- Gemini 2.5 Pro : 자동화 된 테스트, 코드 리팩토링, 보안 분석, 성능 최적화 및 API 통합에 이상적입니다.
모바일 앱을 개발하는 스타트 업에서 Chatgpt 0.3은 UI 코드 스 니펫 및 문서화를 생성 할 수있는 반면 Gemini 2.5 Pro는 단위 테스트 및 리팩토링을 통해 코드 품질을 보장 할 수 있습니다.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro에 대한 자주 묻는 질문
코딩 기능 측면에서 ChatGpt 0.3과 Gemini 2.5 Pro의 주요 차이점은 무엇입니까?
ChatGpt 0.3은 빠른 코드 생성, 설명 및 디버깅에 적합하여 빠른 프로토 타이핑 및 교육에 이상적입니다. 그러나 Gemini 2.5 Pro는 코드 리팩토링, 테스트 및 보안 분석에 중점을 두어 코드 품질 및 안정성을 향상시키는 데 더 적합합니다. 프로젝트의 특정 요구에 따라 선택하십시오.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro가 제공하는 코드 제안은 얼마나 정확합니까?
코드 제안의 정확도는 작업의 복잡성과 프롬프트의 명확성에 따라 다를 수 있습니다. 두 모델 모두 오류 또는 차선책 성능으로 코드를 생성 할 수 있으므로 항상 코드를 검토하고 테스트하십시오. 명확하고 구체적인 프롬프트는 정확한 제안의 가능성을 향상시킵니다.
관련 질문
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro가 더 적합한 특정 프로그래밍 언어가 있습니까?
두 모델 모두 다양한 언어를 지원하지만 Chatgpt 0.3은 JavaScript, Python 및 HTML/CSS로 뛰어나 웹 개발에 좋습니다. Gemini 2.5 Pro는 Java, C ++ 및 C#으로 빛납니다. 엔터프라이즈 응용 프로그램 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다. 선택은 프로젝트의 언어와 복잡성에 따라 다릅니다.
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2025년 5월 4일
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AI 코딩 대결 : Chatgpt 0.3 vs. gemini 2.5 Pro
AI 코딩 모델의 세계는 OpenAi의 ChatGpt 0.3이 Google의 Gemini 2.5 Pro와 헤드 투 헤드로 이동함에 따라 흥분으로 윙윙 거리고 있습니다. 이 대결은 어떤 모델이 코드 생성에서 탁월한지를 발견하여 자신의 기능에 대한 통찰력을 제공하고 코딩 프로젝트에 적합한 도구를 선택할 수 있도록 도와줍니다. 우리는 간단한 도전으로 시작하여 더 복잡한 도전으로 올라가서이 AI 타이탄을 속도로 옮깁니다.
핵심 요점
- Chatgpt 0.3과 Gemini 2.5 Pro는 코딩 결투에서 서로 맞이합니다.
- 경쟁은 기본적으로 고급 코딩 작업에 이르기까지 다양합니다.
- 두 모델 모두 HTML, CSS 및 JavaScript 코드를 생성하는 능력에 대해 평가됩니다.
- 속도, 정확도 및 실제 적용 가능성이 핵심 분석 영역입니다.
- 실제 시나리오는 다양한 개발 요구에 가장 적합한 것을 결정하는 데 도움이됩니다.
초기 도전 : 용을 코딩합니다
우리의 코딩 전투는 HTML, CSS 및 JavaScript를 사용하여 드래곤을 제작하는 것처럼 겉보기에 간단한 작업으로 시작됩니다. 도전? 단일 코드 블록에서 용의 측면도를 만들려면 모델의 기본 프론트 엔드 개발에 대한 모델의 파악과 여러 기술을 원활하게 통합하는 능력을 테스트합니다.
두 모델 모두에 주어진 프롬프트는 다음과 같습니다. "HTML, CSS 및 JS를 사용하여 용을 코딩 할 수 있습니까? 용의 측면도를 보여주고 하나의 단일 코드로 최상의 구현을 제공합니다."
Chatgpt 0.3은 HTML, CSS 및 JavaScript를 특징으로하는 단일 파일 데모로 뛰어 들기 전에 약 20 초 동안 잠시 시간이 걸렸습니다. Gemini 2.5 Pro는 자체 간단한 반사 후 CSS와 스타일의 HTML 문서로 응답하여 중첩 된 DIV 및 CSS 애니메이션을 통해 드래곤의 여러 부분에 중점을 둡니다.
다음은 각 모델이 어떻게 도전을 해결했는지를 엿볼 수 있습니다.
| 특징 | chatgpt 0.3 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|
| 코드 생성 | 인라인 CSS 및 내장 된 JavaScript가 포함 된 전체 HTML 문서를 제공하여 캔버스 기반 드래곤 이미지 및 애니메이션을 만듭니다. | 인라인 CSS가 포함 된 HTML 문서를 생성하여 중첩 된 DIV를 사용하여 애니메이션의 CSS에 중점을두고 드래곤을 형성하고 스타일링합니다. |
| 구현 | 자바 스크립트를 사용하여 캔버스에 용을 그리며 머리, 몸, 꼬리 및 다리와 같은 구성 요소를 자세히 설명합니다. | CSS 전환을 통해 처리되는 애니메이션과 함께 포지셔닝 및 스타일링 용 부품을위한 CSS에 의존합니다. |
| 코드 구조 | 직접 그리기에 캔버스를 사용하여 드래곤 애니메이션에 필요한 모든 코드를 포함하는 단일 HTML 파일. | 반응이 좋고 쉽게 관리 가능한 레이아웃을 위해 중첩 된 DIV 및 CSS로 구성됩니다. |
| 애니메이션 방법 | 단일 파일 데모 내의 JavaScript 중심 애니메이션. | CSS 기반 애니메이션, JavaScript가 필요하지 않습니다. |
| 전반적인 | 캔버스 기반 구현 및 JavaScript 애니메이션을 통해 역동적이고 대화식 경험을 제공합니다. | CSS를 사용하여 정적이지만 반응 형 디자인을 제공하며, 스크립팅보다 스타일링하는 사람들에게 적합합니다. |
고급 코딩 과제 및 모델 성능
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간단한 프론트 엔드 작업을 지나면 정렬 알고리즘이나 데이터 구조 구현과 같은보다 복잡한 문제를 해결합니다. 예를 들어, 두 모델 모두 dijkstra 알고리즘을 사용하여 가중 그래프에서 가장 짧은 경로를 찾기위한 함수를 코딩하도록 요청 받았다. 이 작업은 컴퓨터 과학 기초에 대한 이해와 효율적이고 읽기 쉬운 코드로 변환하는 능력을 테스트합니다.
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- ChatGpt 0.3 : 적절한 데이터 구조를 사용하여 우수한 오류 처리로 잘 작성되고 구조화 된 코드를 제공하는 Dijkstra 알고리즘을 성공적으로 구현했습니다.
- Gemini 2.5 Pro : 알고리즘을 구현했지만 우선 순위 대기열 관리에 대한 다른 접근 방식을 구현했습니다. 코드는 더 간결했지만 주석에는 덜 상세했으며 에지 케이스를 강력하게 처리하지 못할 수 있습니다.
ChatGpt 0.3은 자세한 문서 및 오류 처리를 평가하는 사람들의 방문이 될 수 있으며, Gemini 2.5 Pro의 간결한 코드는 간결성을 우선시하는 사람들에게 어필 할 수 있습니다.
외부 API 및 라이브러리와 통합
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비교는 다음과 같습니다.
- ChatGpt 0.3 : API를 성공적으로 인증하고, 요청을 처리하고 JSON을 효율적으로 구문 분석하고, 데이터를 강력한 오류 처리로 사용자 친화적 인 형식으로 제시했습니다.
- Gemini 2.5 Pro : 데이터를 가져 왔지만 포괄적 인 오류 처리 및 사용자 친화적 인 프레젠테이션이 부족하여 생산 사용을 위해 더 많은 조정이 필요했습니다.
ChatGpt 0.3의 접근 방식은 견고성과 사용자 중심 설계에 선호 될 수 있으며 Gemini 2.5 Pro는 실제 응용 프로그램에 대한 추가 개선이 필요할 수 있습니다.
Coding을위한 Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro 사용 방법
코딩 환경 설정
두 모델로 코딩하기 전에 환경을 설정하십시오.
- 텍스트 편집기 또는 IDE와 같은 vs 코드, 숭고한 텍스트 또는 Intellij 아이디어를 선택하십시오.
- HTML, CSS 및 JavaScript를 테스트하기 위해 최신 웹 브라우저를 사용하십시오.
- 선택적으로 Node.js 패키지를 사용하는 경우 Node.js 및 NPM을 설치하십시오.
각 모델을 활용하는 방법은 다음과 같습니다.
- ChatGpt 0.3 : OpenAI 웹 사이트 또는 API를 통해 액세스하고 명확한 프롬프트를 입력하고 생성 된 코드를 검토하고 테스트 한 다음 필요에 따라 개선하십시오.
- Gemini 2.5 Pro : Google AI Studio를 사용하고 프롬프트를 입력하고 생성 된 코드를 평가 한 후 필요한 경우 조정하십시오.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro의 가격 모델
비용 영향을 이해합니다
Chatgpt 0.3과 Gemini 2.5 Pro 중에서 선택하는 데 가격 책정 모델을 이해하는 것이 중요합니다.
- ChatGpt 0.3 : 1,000 개의 토큰 당 무료 계층, 플러스 구독 및 API 사용량을 제공합니다.
- Gemini 2.5 Pro : 무료 계층, Google AI Studio 구독 및 요청 및 복잡성을 기반으로 한 Pay-as-Go API 가격이 특징입니다.
요청 횟수, 토큰 사용, 모델 복잡성 및 구독 계획과 같은 요소를 고려하여 비용을 효과적으로 추정합니다.
코딩을 위해 Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro 사용의 장단점
프로
- 빠른 코드 생성.
- 이해하기 쉬운 설명.
- 빠른 프로토 타이핑 및 교육에 이상적입니다.
- 콘텐츠 생성에 유용합니다.
단점
- 오류가있는 코드를 생성 할 수 있습니다.
- 성능을 최적화하지 못할 수 있습니다.
- 코드 품질 및 보안에 중점을 둡니다.
- 코드 리팩토링 및 고급 테스트에서는 덜 능력이 있습니다.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 코딩의 핵심 기능
주요 기능 비교
두 모델 모두 코딩을위한 다양한 기능을 제공합니다.
- ChatGpt 0.3 : 코드 생성, 완료, 설명, 번역 및 디버깅 지원.
- Gemini 2.5 Pro : 코드 생성, 리팩토링, 문서화, 보안 및 성능 분석 및 테스트.
예를 들어 이메일 주소를 확인하기위한 함수를 작성할 때 (예 :
- Chatgpt 0.3 : 함수를 생성하고 설명하며 다른 언어로 변환 할 수 있습니다.
- Gemini 2.5 Pro : 기능을 생성하고 성능 향상을 제안하며 단위 테스트를 생성 할 수 있습니다.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro의 실제 사용 사례
실제 응용 프로그램 탐색
두 모델 모두 다양한 시나리오에 적용 할 수 있습니다.
- ChatGpt 0.3 : 빠른 프로토 타이핑, 교육 목적, 문서화, 컨텐츠 제작 및 코드 검토에 유용합니다.
- Gemini 2.5 Pro : 자동화 된 테스트, 코드 리팩토링, 보안 분석, 성능 최적화 및 API 통합에 이상적입니다.
모바일 앱을 개발하는 스타트 업에서 Chatgpt 0.3은 UI 코드 스 니펫 및 문서화를 생성 할 수있는 반면 Gemini 2.5 Pro는 단위 테스트 및 리팩토링을 통해 코드 품질을 보장 할 수 있습니다.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro에 대한 자주 묻는 질문
코딩 기능 측면에서 ChatGpt 0.3과 Gemini 2.5 Pro의 주요 차이점은 무엇입니까?
ChatGpt 0.3은 빠른 코드 생성, 설명 및 디버깅에 적합하여 빠른 프로토 타이핑 및 교육에 이상적입니다. 그러나 Gemini 2.5 Pro는 코드 리팩토링, 테스트 및 보안 분석에 중점을 두어 코드 품질 및 안정성을 향상시키는 데 더 적합합니다. 프로젝트의 특정 요구에 따라 선택하십시오.
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro가 제공하는 코드 제안은 얼마나 정확합니까?
코드 제안의 정확도는 작업의 복잡성과 프롬프트의 명확성에 따라 다를 수 있습니다. 두 모델 모두 오류 또는 차선책 성능으로 코드를 생성 할 수 있으므로 항상 코드를 검토하고 테스트하십시오. 명확하고 구체적인 프롬프트는 정확한 제안의 가능성을 향상시킵니다.
관련 질문
Chatgpt 0.3 및 Gemini 2.5 Pro가 더 적합한 특정 프로그래밍 언어가 있습니까?
두 모델 모두 다양한 언어를 지원하지만 Chatgpt 0.3은 JavaScript, Python 및 HTML/CSS로 뛰어나 웹 개발에 좋습니다. Gemini 2.5 Pro는 Java, C ++ 및 C#으로 빛납니다. 엔터프라이즈 응용 프로그램 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다. 선택은 프로젝트의 언어와 복잡성에 따라 다릅니다.
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상당한 사이버 공격으로 4chan이 오프라인으로 노크 된 것 같습니다. 월요일 밤, 라이벌 플랫폼의 사용자는 위반에 대한 크레딧을 받았으며 사이트 / QA / 보드를 다시 활성화했다고 주장했다. 그러나 4chan은 낯선 사람이 아닙니다
AI는 백금 히트를 제작하여 음악 산업에 혁명을 일으킨다
음악 산업은 인공 지능의 빠른 진화에 의해 중대한 변화의 위기에 처해 있습니다. AI는 더 이상 사운드 엔지니어를위한 도구가 아닙니다. 다양한 시대의 요소를 혼합하여 독특한 음악 경험을 만들 수있는 창의적인 공동 작업자가되었습니다. th
멀티 플레이어 포커에서 초인간 AI를 둘러싼 윤리적 문제
인공 지능의 세계는 진정으로 매력적이며, 각각의 새로운 개발은 우리가 생각한 것의 경계를 밀고 있습니다. 2 플레이어 게임에서의 AI의 승리는 초인간적이지 않습니다. 대표적인 예는 Carnegie Mellon University 연구원의 Pluribus를 만들어 ai bot t입니다.
